OCR-uitdagingen

Slechte Beeldkwaliteit

Uitdaging

De nauwkeurigheid van OCR neemt aanzienlijk af wanneer afbeeldingen wazig, van lage resolutie, onderbelicht, scheefgetrokken zijn of visuele ruis bevatten.

Mitigatie

  • Voorbewerkingstechnieken: Pas beeldverbetering toe (bijv. rechtzetten, ruisonderdrukking, binarisatie, contrastaanpassing).

  • Gebruik scans met een hoge resolutie (minstens 300 DPI) voor een betere teksthelderheid.

  • Validatie van beeldkwaliteit: Implementeer controles vóór OCR om invoer van lage kwaliteit af te wijzen of te markeren.

  • Moderne OCR-engines: Gebruik geavanceerde OCR-technieken die robuuster zijn tegen kwaliteitsproblemen.

Handschriftherkenning

Uitdaging

Handgeschreven tekst is zeer variabel, waardoor het voor standaard OCR-engines moeilijk is om nauwkeurig te interpreteren.

Mitigatie

  • Gebruik ICR (Intelligent Character Recognition) of AI-gebaseerde handschriftherkenningsmodellen die getraind zijn op relevante data.

  • Stimuleer gestructureerd handschrift via formuliersjablonen (bijv. vakken of lijnen).

  • Train aangepaste handschriftmodellen als de organisatie regelmatig specifieke schrijfstijlen verwerkt.

Complexe Lay-outs en Formattering

Uitdaging

Documenten met tabellen, kolommen, afbeeldingen, voetnoten of niet-standaard lay-outs kunnen OCR in verwarring brengen en de leesvolgorde van de tekst verstoren.

Mitigatie

  • Gebruik OCR-engines met lay-outanalyse mogelijkheden.

  • Pas zoning of sjabloongebaseerde OCR toe voor formulieren en gestructureerde documenten.

  • Voor dynamische lay-outs, maak gebruik van document-AI-modellen die OCR combineren met lay-out en semantische analyse.

Meertalige Documenten

Uitdaging

De nauwkeurigheid van OCR kan afnemen bij het verwerken van documenten met meerdere talen of niet-Latijnse scripts.

Mitigatie

  • Gebruik OCR-engines die automatische taaldetectie ondersteunen of configureer ze om specifieke talen te herkennen.

  • Kies modellen die getraind zijn op CJK (Chinees, Japans, Koreaans) of RTL (Rechts-naar-Links) scripts zoals (Arabisch, Perzisch, Urdu, Koerdisch, Hebreeuws, Pashto) indien nodig.

  • Scheid en bewerk secties op basis van taalzones als deze van tevoren bekend zijn.

Laag Contrast of Achtergrondruis

Uitdaging

Tekst over patroon-, gekleurde of lawaaierige achtergronden (bijv. watermerken, stempels of gekleurd papier) kan OCR in verwarring brengen.

Mitigatie

  • Voorbewerkingstechnieken zoals adaptieve drempelwaarde, achtergrondsubstractie en contrastnormalisatie.

  • Converteer naar grijstinten of binair om tekst te isoleren.

  • Gebruik deep learning-gebaseerde OCR, die dergelijke gevallen vaak beter afhandelt dan traditionele engines.

Lettertypen, Cursief of Decoratieve Tekst

Uitdaging

Ongebruikelijke lettertypen, vervormde tekens of gestileerde tekst worden mogelijk niet correct geïnterpreteerd.

Mitigatie

  • Train of fine-tune OCR-modellen op aangepaste lettertypen als deze vaak worden gebruikt.

  • Gebruik lettertypenormalisatie-voorverwerking (bijv. rechtzetten, gladmaken).

  • Gebruik OCR-engines met lettertype-adaptiviteit of integreer met AI-gebaseerde tekstherkenningsmodellen.

Tabellen en Rasterstructuren

Uitdaging

OCR kan tabelinhoud extraheren als platte tekst, waardoor de rij-/kolomstructuur verloren gaat.

Mitigatie

  • Gebruik OCR-platforms die tabelherkenning ondersteunen.

  • Pas post-processing regels toe om tabellen te reconstrueren met behulp van ruimtelijke gegevens (begrenzingskaders, celuitlijning).

  • Gebruik ML-modellen die getraind zijn om de tabelstructuur te begrijpen (zoals PDF-naar-HTML converters).

Gedraaide of Scheefgetrokken Tekst

Uitdaging

OCR faalt of produceert onjuiste resultaten als tekst is gedraaid, ondersteboven of schuin staat.

Mitigatie

  • Pas automatische scheefstandcorrectie en oriëntatiedetectie toe in de voorbewerking.

  • Gebruik OCR-tools die automatische rotatiedetectie bevatten.

  • Voor batchverwerking, markeer of roteer handmatig tijdens de documentvoorbereiding.

Ruis van Stempels, Zegels en Handtekeningen

Uitdaging

Zegels en stempels kunnen tekstregio's verstoren, wat herkenningsfouten veroorzaakt.

Mitigatie

  • Gebruik objectdetectie om niet-tekstuele elementen te detecteren en te maskeren vóór OCR.

  • Pre-train modellen om deze patronen te herkennen en te negeren of te isoleren.

  • Combineer OCR met tools voor beeldsegmentatie.

Inconsistente Invoerformaten

Uitdaging

OCR-oplossingen worstelen met variabele documentformaten, inconsistente sjablonen of onbekende documentstructuren.

Mitigatie

  • Gebruik sjabloonmatching of documentclassificatie vóór OCR om de juiste extractiestrategie te selecteren.

  • Pas AI-aangedreven documentverwerkingsplatforms toe die semi-gestructureerde en ongestructureerde formaten dynamisch afhandelen.

  • Train het systeem continu opnieuw op nieuwe documenttypen.